人工智能專利保護

文/李莉

1 前言

2017年7月國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（國發(fā)[2017]35 號），正式將人工智能提升為國家戰(zhàn)略。《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）指出人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù)、是新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，人工智能在當今以及未來的重要性可見一番。《規(guī)劃》還準確的指出了當前我國在人工智能方面的現(xiàn)狀：我國發(fā)展人工智能具有良好基礎(chǔ)，但是在基礎(chǔ)理論、核心算法以及關(guān)鍵設(shè)備等方面與國際先進水平差距較大，科研機構(gòu)和企業(yè)還沒有形成具有國際影響力的生態(tài)圈和產(chǎn)業(yè)鏈。

因此，可以預(yù)見，人工智能核心算法和基礎(chǔ)理論的研發(fā)是目前的重要工作。

發(fā)展人工智能，必然離不開人工智能知識產(chǎn)權(quán)保護，《規(guī)劃》中也將建立人工智能知識產(chǎn)權(quán)體系作為促進人工智能發(fā)展的重要保障措施。國家知識產(chǎn)權(quán)局依據(jù)《規(guī)劃》，以人工智能領(lǐng)域涉及的基礎(chǔ)算法、基礎(chǔ)硬件和垂直應(yīng)用三大技術(shù)分支作為分類依據(jù)，對我國人工智能領(lǐng)域?qū)＠麪顩r進行了分析，發(fā)布了《2017年中國人工智能領(lǐng)域?qū)＠饕y(tǒng)計數(shù)據(jù)報告》（以下簡稱《報告》）。報告指出：2017年授權(quán)的6475 件人工智能發(fā)明專利中，基礎(chǔ)算法占比21.0%，基礎(chǔ)硬件占比4.9%，垂直應(yīng)用占比最大為74.1%。《報告》的上述數(shù)據(jù)恰好體現(xiàn)了《規(guī)劃》中指出的我國人工智能方面的不足，即在基礎(chǔ)算法和基礎(chǔ)硬件方面存在差距。

眾所周知，人工智能領(lǐng)域的核心技術(shù)主要是算法。那么，對于人工智能領(lǐng)域的算法的保護，是人工智能知識產(chǎn)權(quán)保護中的重要議題。有學者指出，目前我國專利法在實施過程中通常將算法限定在過窄的應(yīng)用范圍，這與人工智能的平臺技術(shù)背景相矛盾，對我國發(fā)展相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化不利。為此，在對專利法等法律制度進行進一步完善的過程中，應(yīng)擴大人工智能的專利客體范圍，特別是加強人工智能領(lǐng)域的算法相關(guān)技術(shù)的保護。

因此，本文對人工智能領(lǐng)域算法的專利保護中所遇到的問題進行淺析，并給出相應(yīng)的建議。

2 算法的客體問題

2.1 我國專利法中客體問題的相關(guān)規(guī)定

《專利法》第二條第二款對發(fā)明可專利性的客體進行了一般性的定義：專利法所稱的發(fā)明，是指對產(chǎn)品、方法或者其改進所提出的新的技術(shù)方案。在此基礎(chǔ)上，進一步通過法第二十五條把“智力活動的規(guī)則和方法”從專利保護客體中排除。

《專利審查指南》第二部分第一章指出：技術(shù)方案是對要解決的技術(shù)問題所采取的利用了自然規(guī)律的技術(shù)手段的集合。技術(shù)手段通常是由技術(shù)特征來體現(xiàn)的。未采用技術(shù)手段解決技術(shù)問題，以獲得符合自然規(guī)律的技術(shù)效果的方案，不屬于專利法第二條第二款規(guī)定的客體。

關(guān)于智力活動的規(guī)則和方法，《專利審查指南》第二部分第一章規(guī)定：智力活動的規(guī)則和方法是指導(dǎo)人們進行思維、表述、判斷和記憶的規(guī)則和方法。由于其沒有采用技術(shù)手段或者利用自然規(guī)律，也未解決技術(shù)問題和產(chǎn)生技術(shù)效果，因而不構(gòu)成技術(shù)方案。它既不符合專利法第二條第二款的規(guī)定，又屬于專利法第二十五條第一款第（二）項規(guī)定的情形。

《專利審查指南》中同時給出了判斷涉及智力活動的規(guī)則和方法的專利申請要求保護的主題是否屬于可授予專利權(quán)的客體時，應(yīng)當遵循以下原則：

（1）如果一項權(quán)利要求僅僅涉及智力活動的規(guī)則和方法，則不應(yīng)當被授予專利權(quán)；

（2）如果一項權(quán)利要求在對其進行限定的全部內(nèi)容中既包含智力活動的規(guī)則和方法的內(nèi)容，又包含技術(shù)特征，則該權(quán)利要求就整體而言并不是一種智力活動的規(guī)則和方法，不應(yīng)當依據(jù)專利法第25 條排除其獲得專利權(quán)的可能性。

在算法類發(fā)明的實質(zhì)審查中，客體問題是首先應(yīng)當考慮的。算法因客體問題而不能被授予專利權(quán)的情況時有發(fā)生。那么，如何使人工智能的算法受到合理的專利保護，避免因客體問題被排除獲得專利權(quán)的可能性呢？本文對其撰寫方式提出以下建議：

2.2 專利中的算法注重與應(yīng)用領(lǐng)域結(jié)合的程度

現(xiàn)階段的專利審查實踐中，只有當算法或者模型與具體應(yīng)用領(lǐng)域緊密結(jié)合形成的解決方法才不會被認為屬于“抽象算法和模型本身”，“抽象算法和模型本身”通常涉及通用數(shù)學問題和通用數(shù)學模型，而不涉及技術(shù)手段、技術(shù)問題以及技術(shù)效果。

下面，我們通過一個復(fù)審案例體會算法與具體應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合問題。

發(fā)明名稱：基于矩陣UD 分解的多變量建模方法及系統(tǒng)

案情簡介：本申請所要解決的技術(shù)問題為：在工業(yè)生產(chǎn)的實際情況中，現(xiàn)有的多變量系統(tǒng)建模方法很難確定出各變量之間的因果關(guān)系，往往遺漏掉一些未知的重要變量，導(dǎo)致建模產(chǎn)生重大的誤差，很大程度上影響后續(xù)步驟的控制器設(shè)計問題。本發(fā)明提出基于矩陣UD分解的多變量建模方法，能同時辨識多變量系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)和模型系數(shù)，本發(fā)明提供的方法把因果分析和系統(tǒng)辨識很巧妙融合于一體，解決了現(xiàn)有方法要么只能處理因果分析的問題，要么只能處理系統(tǒng)辨識（模型系數(shù)辨識）的問題。

本發(fā)明的權(quán)利要求1 為：

1.基于矩陣UD 分解的多變量建模方法，其特征在于，該方法包括：

S1.采集數(shù)據(jù)，構(gòu)成n 維變量x=[x1,x2,…, xn]T，其中，x 為n 維變量，xi為第i 個變量，i=1,2,…,n；

S2.對所述變量x 進行向量自回歸MVAR模型的建模；

S3.根據(jù)交錯數(shù)據(jù)向量得到信息矩陣；

S4.基于矩陣UD 分解所述信息矩陣，其中所述U為單位上三角矩陣，所述D為對角陣，得到系數(shù)矩陣U 和損失函數(shù)矩陣D；

S5.根據(jù)系數(shù)矩陣U 和損失函數(shù)矩陣D，確定出多變量模型結(jié)構(gòu)和模型系數(shù)，完成多變量建模。

本案在實質(zhì)審查階段被駁回，駁回理由為屬于專利法第25 條第1 款第（二）項所述的智力活動的規(guī)則和方法的范圍，

申請人不服，提出了復(fù)審請求。在復(fù)審階段，申請人和合議組主要的爭議點在于：合議組認為本案的建模方法對于多變量系統(tǒng)本身并不具有針對性，其實際解決的是通用的數(shù)學求解問題，而不屬于專利法意義上的技術(shù)問題。其數(shù)據(jù)、變量也沒有具體的物理含義，是抽象的數(shù)學向量。其他步驟根據(jù)向量進行模型變換、分解、求解，是利用數(shù)學理論進行的數(shù)學運算，也沒有利用自然規(guī)律解決具體技術(shù)領(lǐng)域的特定多變量系統(tǒng)的建模準確性問題。該模型結(jié)構(gòu)并未應(yīng)用到任何技術(shù)領(lǐng)域，也無法產(chǎn)生專利法意義上的技術(shù)效果。申請人認為：雖然本申請在申請文件中未記載具體的應(yīng)用領(lǐng)域，但是該方案可以應(yīng)用在不同的應(yīng)用場景中，其各個變量表達的物理含義在不同場景中表示不同的含義，故權(quán)利要求1 中沒有給出每個變量的具體物理含義，但并不代表權(quán)利要求1 中的各個變量沒有物理含義，本申請所述的技術(shù)方案已經(jīng)應(yīng)用到過程監(jiān)控新方法和實際生產(chǎn)過程的優(yōu)化控制中，能夠同時辨識多變量系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)和模型系數(shù)，挖掘出的信息有很明確的物理意義。

對此，合議組發(fā)出復(fù)審決定，認為：本申請在整個模型脫離具體應(yīng)用場景的情況下，模型系統(tǒng)也就失去了專利法意義上的物理意義，而僅僅是抽象的數(shù)學參數(shù)。可見，本申請權(quán)利要求1 所記載的方案屬于抽象的數(shù)學變換方法，不屬于專利法意義上技術(shù)方案。數(shù)學變換方法可以應(yīng)用到不同的場景中以解決實際問題，但是這并不意味數(shù)學變換方法本身屬于技術(shù)方案，例如控制理論、采樣理論可以應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)的實際情況中，但是這些理論本身并不屬于專利法意義上技術(shù)方案。最終，合議組依據(jù)《專利法》第二條第二款維持了駁回決定。

通過上述案例可以看出，涉及算法的權(quán)利要求應(yīng)十分注重與具體應(yīng)用領(lǐng)域的結(jié)合度，而與具體領(lǐng)域的結(jié)合度應(yīng)達到以下程度：

（1）在權(quán)利要求主題名稱中寫明其運用到了具體的技術(shù)領(lǐng)域；

（2）在具體的描述中寫明各種數(shù)學公式及其參數(shù)所代表的物理含義，以使得本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠明確該方案解決的技術(shù)問題和獲得的技術(shù)效果，繼而確定其是否屬于技術(shù)方案。

3 小結(jié)

上述復(fù)審案例正向我們揭示了算法類權(quán)利要求撰寫時應(yīng)當注意的問題：注意與具體應(yīng)用場景進行結(jié)合，且要注意結(jié)合的程度不僅在于在權(quán)利要求的主題名稱中限定具體應(yīng)用領(lǐng)域，還應(yīng)對參數(shù)等的具體物理含義進行描述。

然而，正如上述案例申請人所述，其建模方法適用于多個工業(yè)控制場景，為了防止將其帶入一個具體應(yīng)用場景而影響權(quán)利要求的保護范圍，申請人未在申請中對建模方法的具體應(yīng)用場景進行限定。也正是因為這個原因?qū)е铝吮景冈趶?fù)審階段仍被維持駁回決定。值得注意的是，隨著人工智能算法的成熟，人工智能領(lǐng)域的專用算法正逐步向通用算法發(fā)展，同一套算法模型確實可用于相近領(lǐng)域的多個應(yīng)用場景。此種情況下，如何保證“通用算法”獲得合理保護呢？是要申請人將所用適用場景均寫入權(quán)利要求，還是適當放寬可授權(quán)客體的涵蓋范圍？這正是當下專家學者廣泛討論的問題。

當前，人工智能領(lǐng)域涉及的知識產(chǎn)權(quán)保護問題涉及很多方面，本文僅是冰山一角。希望通過本文引發(fā)讀者對人工智能領(lǐng)域涉及的知識產(chǎn)權(quán)保護問題更多的關(guān)注和思考，以更好的促進我國人工智能的發(fā)展。